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如何SAP归档数据合并到数据

这带来了一个挑战——历史SAP归档解决方案以压缩格式数据存储在基于文件的存储,很难这些数据集成到企业数据,更不用说运行实时分析、机器学习算法或从中创造商业价值。...目前,已有40多家财富500强企业依赖此解决方案来SAP与大数据湖连接起来,支持SAP的历史数据和近期数据存储在单个企业数据。可通过PowerBi、Tableau等在数据访问的存档数据。...Outboard ERP归档存档数据可用于云数据的进一步数据分析,因为历史数据可以在多个数据湖格式以透明格式提供,例如Hadoop HIVE,Impala,AWS Redshift,Azure...在日常运行期间,活动数据保留在数据,冷数据或旧数据被存档。归档数据仍然可以用于报告。...在数据,所有SAP数据(包括历史数据)都被启用,并使用非SAP数据(例如客户属性)进行扩展,有助于帮助做出更好的商业决策。

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如何枚举数据写到配置文件

1、 场景 当项目中存在一个枚举类,里边的数据不需要一直更新,但是在某些场景下需要进行配置时, 我们可能就要改一次数据就打一次包,这个样的话效率会很低所以可以放到配置文件 2、 实现 3、 原始处理...(); } } 3.1、 方法函数 query.setDataset(QaDataSetEnum.getDataSetIdByCode(query.getCode())); 我们设置一个数据集...,现在放到配置文件 4、 放入配置文件 4、1 新增配置类 @Configuration public class QaDataSetConfig { private static final...; //会议纪要QA数据集ID @Value("${qa.dataset.hyjy-id:}") private String hyjyId; //规章制度QA数据集...QaDataSetEnum.values()).findFirst(data -> data.code.equals(code)).orElse(NONE).getDataSetId()); } 这样就实现了枚举里边的数据使用配置文件可以进行重写

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在制作跨平台的 NuGet 工具包时,如何工具(exedll)的所有依赖一并放入

在制作跨平台的 NuGet 工具包时,如何工具(exe/dll)的所有依赖一并放入 2018-07-03 13:30 NuGet 提供了工具类型的包支持...本文介绍这些依赖加入 NuGet 包的方法,使得复杂的工具能够正常使用。...尝试找一个实际这些依赖 Include 进来,但是不知道什么时机合适。太早了依赖文件还没有生成,太晚了 NuGet 包即将打的文件早已确认,Include 了也没用。...答案 我们写一个 Target, _GetPackageFiles 设为我们的前置 Target。...然后,我们就可以把输出目录除了 NuGet 自然而然会帮我们打入 NuGet 包的所有文件都加入到 NuGet 包的对应目录下。 具体来说,是下面的 Target 添加到项目文件的末尾。

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python对100G以上的数据进行排序,都有什么好的方法呢

在本教程,您将学习如何使用.sort_values()和.sort_index(),这将使您能够有效地对 DataFrame 数据进行排序。...使用熊猫,您可以通过单个方法调用来完成此操作。如果要按升序对某些列进行排序,并按降序对某些列进行排序,则可以布尔值列表传递给ascending....在这个例子,您排列数据由make,model和city08列,与前两列按照升序排序和city08按降序排列。...默认情况下,此参数设置为last,NaN值放置在排序结果的末尾。要改变这种行为,并在你的数据先有丢失的数据,设置na_position到first。...使用排序方法修改你的 DataFrame 在所有的例子你迄今所看到的,都.sort_values()和.sort_index()已经返回数据对象时,你叫那些方法。这是因为在熊猫排序不工作到位默认。

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Pandas Sort:你的 Python 数据排序指南

在本教程,您将学习如何使用.sort_values()和.sort_index(),这将使您能够有效地对 DataFrame 数据进行排序。...使用熊猫,您可以通过单个方法调用来完成此操作。如果要按升序对某些列进行排序,并按降序对某些列进行排序,则可以布尔值列表传递给ascending....在这个例子,您排列数据由make,model和city08列,与前两列按照升序排序和city08按降序排列。...默认情况下,此参数设置为last,NaN值放置在排序结果的末尾。要改变这种行为,并在你的数据先有丢失的数据,设置na_position到first。...使用排序方法修改你的 DataFrame 在所有的例子你迄今所看到的,都.sort_values()和.sort_index()已经返回数据对象时,你叫那些方法。这是因为在熊猫排序不工作到位默认。

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如何excel数据导入mysql_外部sql文件导入MySQL步骤

客户准备了一些数据存放在 excel , 让我们导入到 mysql 。先上来我自己把数据拷贝到了 txt 文件, 自己解析 txt 文件,用 JDBC 循环插入到数据。...后来发现有更简单的方法: 1 先把数据拷贝到 txt 文件 2 打开 mysql 命令行执行下面的命令就行了 LOAD DATA LOCAL INFILE ‘C:\\temp\\yourfile.txt...ENCLOSED BY 如果你的数据用双引号括起来,你想忽略的话可以指定 LINES TERMINATED BY 行分割符 (windows 是 \r\n unix 系列是 \n) (field1..., –no-data 控制是否导出数据 mysqldump –no-data -u username -p* database_name > filename.sql 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站立刻删除。

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更高效的利用Jupyter+pandas进行数据分析,6种常用数据格式效率对比!

size_mb:带有序列化数据的文件的大小 save_time:数据保存到磁盘所需的时间 load_time:先前转储的数据加载到内存所需的时间 save_ram_delta_mb:在数据保存过程中最大的内存消耗增长...五个随机生成的具有百万个观测值的数据集转储到CSV,然后读回内存以获取平均指标。并且针对具有相同行数的20个随机生成的数据集测试了每种二进制格式。...保存数据并从磁盘读取数据时的内存消耗如何?下一张图片向我们展示了hdf的性能再次不那么好。...2.对特征进行转换 在上一节,我们没有尝试有效地存储分类特征,而是使用纯字符串,接下来我们使用专用的pandas.Categorical类型再次进行比较。 ?...因为只要在磁盘上占用一点空间,就需要额外的资源才能将数据解压缩回数据。即使文件在持久性存储磁盘上需要适度的容量,也可能无法将其加载到内存。 最后我们看下不同格式的文件大小比较。

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如何在 Pandas 创建一个空的数据并向其附加行和列?

Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据的有效实现。数据是一种二维数据结构。在数据数据以表格形式在行和列对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R的data.frame。最常用的熊猫对象是数据。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据的。...在本教程,我们学习如何创建一个空数据,以及如何在 Pandas 向其追加行和列。...例 1 在此示例,我们创建了一个空数据。然后,通过列名 ['Name', 'Age'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数,我们在数据创建 2 列。...Python 的 Pandas 库创建一个空数据以及如何向其追加行和列。

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更高效的利用Jupyter+pandas进行数据分析,6种常用数据格式效率对比!

size_mb:带有序列化数据的文件的大小 save_time:数据保存到磁盘所需的时间 load_time:先前转储的数据加载到内存所需的时间 save_ram_delta_mb:在数据保存过程中最大的内存消耗增长...五个随机生成的具有百万个观测值的数据集转储到CSV,然后读回内存以获取平均指标。并且针对具有相同行数的20个随机生成的数据集测试了每种二进制格式。...保存数据并从磁盘读取数据时的内存消耗如何?下一张图片向我们展示了hdf的性能再次不那么好。...2.对特征进行转换 在上一节,我们没有尝试有效地存储分类特征,而是使用纯字符串,接下来我们使用专用的pandas.Categorical类型再次进行比较。 ?...因为只要在磁盘上占用一点空间,就需要额外的资源才能将数据解压缩回数据。即使文件在持久性存储磁盘上需要适度的容量,也可能无法将其加载到内存。 最后我们看下不同格式的文件大小比较。

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如何使用mapXploreSQLMap数据转储到关系型数据

mapXplore是一款功能强大的SQLMap数据转储与管理工具,该工具基于模块化的理念开发,可以帮助广大研究人员SQLMap数据提取出来,并转储到类似PostgreSQL或SQLite等关系型数据...功能介绍 当前版本的mapXplore支持下列功能: 1、数据提取和转储:将从SQLMap中提取到的数据转储到PostgreSQL或SQLite以便进行后续查询; 2、数据清洗:在导入数据的过程,该工具会将无法读取的数据解码或转换成可读信息...; 3、数据查询:支持在所有的数据查询信息,例如密码、用户和其他信息; 4、自动转储信息以Base64格式存储,例如:Word、Excel、PowerPoint、.zip文件、文本文件、明文信息、...接下来,广大研究人员可以直接使用下列命令将该项目源码克隆至本地: git clone https://github.com/daniel2005d/mapXplore 然后切换到项目目录,使用pip...: 保存数据: Base64报告: HTML导出: 项目地址 mapXplore: https://github.com/daniel2005d/mapXplore

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如何Power Pivot数据模型导入Power BI?

小勤:怎么Excel里Power Pivot的数据模型导入到Power BI里啊? 大海:这个现在好简单哦。直接导入就可以了。 小勤:啊?从Excel工作簿获取数据? 大海:No,No,No!...你自己都说了是“导入”了,那当然是导入啊,在Power BI里,除了获取数据,还有【导入】功能,如下图所示: 小勤:啊!原来在这里!...这个是直接输入数据生成的源呢! 大海:对的。直接从表格添加到Power Pivot数据模型的表会在Power BI以“新建表输入数据”的方式来实现。...所以,它的灵活性没那么好,比如你Excel里的数据更新了,Power BI里就会有问题,你懂的。 小勤:那怎么办? 大海:可以直接改这个查询里的相关步骤啊。...看来以后在Excel里还是先通过Power Query获取数据,然后再加载到Power Pivot数据模型更好。

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